《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 嵌入式技術(shù) > 設(shè)計應(yīng)用 > 基于模糊邏輯的汽車障礙物探測系統(tǒng)設(shè)計
基于模糊邏輯的汽車障礙物探測系統(tǒng)設(shè)計
2017年電子技術(shù)應(yīng)用第11期
張達(dá)峰,劉宇紅,張榮芬
貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,貴州 貴陽550025
摘要: 近些年交通事故頻頻發(fā)生,不僅造成大量的經(jīng)濟(jì)損失,而且還使很多人失去了生命。除人為因素減少交通事故外,研發(fā)更為高效、智能的障礙物探測系統(tǒng)具有更重要的現(xiàn)實意義。此設(shè)計方案中利用6個超聲波傳感器組成探測器網(wǎng)絡(luò),通過多次反射法采集障礙物的位置信息數(shù)據(jù),并利用模糊邏輯和數(shù)據(jù)融合的算法思想,不僅可以采集車輛周圍障礙物的距離信息,還可以對障礙物方位進(jìn)行分析,解決了單一超聲波傳感器只能測障礙物距離的缺陷,從而可以及時提醒駕駛員進(jìn)行減速、避障等操作,有利于減少交通事故的發(fā)生。
中圖分類號: TN952
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.171590
中文引用格式: 張達(dá)峰,劉宇紅,張榮芬. 基于模糊邏輯的汽車障礙物探測系統(tǒng)設(shè)計[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(11):58-61.
英文引用格式: Zhang Dafeng,Liu Yuhong,Zhang Rongfen. Automotive obstacle detection systembased on fuzzy logic[J].Application of Electronic Technique,2017,43(11):58-61.
Automotive obstacle detection systembased on fuzzy logic
Zhang Dafeng,Liu Yuhong,Zhang Rongfen
College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China
Abstract: In recent years, traffic accidents occur frequently, not only causes huge economic losses, but also makes a lot of people lost their lives. Therefore,in addition to the man-made factors to reduce the traffic accident, developing more efficient intelligent obstacle detection of vehicle collision avoidance system has important practical significance. This design uses six supersonic sensors to form the detector network,which collects the position information by using multiple reflection method and introducing the fuzzy logic and data fusion algorithm. It solves the defects of the single supersonic sensor can only measure obstacle distance, andis useful to the driver to deceleration, obstacle avoidance and other operations through analyzing effectively the range and orientationof obstacles around the vehicle, which is beneficial to avoid traffic accidents.
Key words : ultrasonic sensor network;fuzzy logic;data fusion;obstacle detection;automotive anti-collisin

0 引言

    據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計,駕駛員自身因素和行車低于安全車距是造成交通事故的主要因素。同時,隨著汽車數(shù)量的增加,導(dǎo)致道路狀況變得十分復(fù)雜,交通事故頻頻發(fā)生,不僅對人身安全造成嚴(yán)重傷害,而且每年因為交通事故導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失也高達(dá)數(shù)千萬。因此,交通安全問題成為不能忽視的重大社會問題。

    現(xiàn)今的障礙物探測傳感器大多數(shù)是采用超聲波傳感器,因為利用超聲波探測障礙物時有很多優(yōu)點(diǎn),例如它對雨、雪、霧等的穿透力強(qiáng),衰減小,可以在雨雪等惡劣天氣下正常工作[1]。但是,超聲波探測物體時的方向性較差,用單一的傳感器只能探測基本處于正前方的物體的距離,而不能判定被探測物體的方向。模糊邏輯理論在判斷不確定性問題時具有良好的理論基礎(chǔ),將其與超聲波傳感器結(jié)合使用,可以使設(shè)計方案進(jìn)一步優(yōu)化,方向判斷更加準(zhǔn)確[2-5]

    本文所設(shè)計的車輛障礙物探測系統(tǒng),是利用模糊邏輯理論和數(shù)據(jù)融合的思想,由多個超聲波傳感器組成探測網(wǎng)絡(luò),對障礙物進(jìn)行距離和方位的探測[6-7]。此外,本探測系統(tǒng)可進(jìn)一步實現(xiàn)GPS定位功能,能實時顯示車輛的位置信息和周邊信息,同時具有語音提醒功能,在緊急情況時及時通知駕駛員減速、注意前方有障礙物等,以此來減小交通事故發(fā)生的可能性,也可以實現(xiàn)停車安全、尋車管理等方面的功能。

1 超聲波測距原理

    汽車超聲波障礙物探測系統(tǒng)利用了超聲波測距原理:

    qrs3-gs1.gif

式中:S為待測距離,v為聲音在空氣中的傳播速度,Δt為超聲波從發(fā)射聲波到接收的時間差。本文汽車超聲波障礙物探測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。當(dāng)汽車在行駛過程中,超聲波傳感器也處于工作狀態(tài),裝置在汽車周圍的超聲波傳感器探頭發(fā)送超聲波,遇到障礙后產(chǎn)生回波,超聲波接收器將接收到的信號傳回主控單元,由主控單元利用模糊邏輯和數(shù)據(jù)融合算法完成數(shù)據(jù)的分析處理,并判斷出障礙物的距離和方位,如果處在閾值范圍內(nèi),語音模塊將會發(fā)出警告信息,提示駕駛員進(jìn)行相應(yīng)的操作[8]

qrs3-t1.gif

2 硬件設(shè)計

    由圖1可以看出,本文的超聲波障礙物探測系統(tǒng)由主控單元、語音播報模塊、GPS模塊和多個超聲波傳感器等構(gòu)成。在主控單元中采用模糊邏輯和數(shù)據(jù)融合的思想對采集到的信息進(jìn)行分析,判斷出障礙物的具體距離和方位信息。

2.1 主控單元

    主控單元是整個系統(tǒng)設(shè)計的核心,控制著整個系統(tǒng)的正常工作,承擔(dān)著各個模塊之間的數(shù)據(jù)融合,并利用相應(yīng)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和處理。本設(shè)計使用STM32-F103RDT6作為主控單元,在主控單元上搭載μC/OS-Ⅲ實時操作系統(tǒng),并利用USART串口通信實現(xiàn)主控單元與各個模塊之間的數(shù)據(jù)通信和主控單元對各個模塊的控制和調(diào)度,以此來保證系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性。

2.2 超聲波障礙物探測網(wǎng)絡(luò)

    超聲波障礙物探測網(wǎng)絡(luò)是本設(shè)計的核心,包括發(fā)射和接收兩部分。選取的是US40-16C超聲波探測器,它具有發(fā)送超聲波和接收超聲波一體化的結(jié)構(gòu)特性,這樣就節(jié)省了很大的安裝空間。同時,US40-16C超聲波探測器具有較大的探測范圍(輻射范圍大約為75°)和較長的探測距離,可以通過其測得前方18 m之內(nèi)障礙物的距離信息。

    系統(tǒng)超聲波發(fā)射電路是由超聲波驅(qū)動電路和超聲波傳感器網(wǎng)絡(luò)組成。超聲波發(fā)射電路如圖2所示,其中STM32的高級定時器TIM1輸出40 kHz、占空比為50%的互補(bǔ)PWM信號,分別傳輸?shù)絊P3232的T1IN和T2IN,然后產(chǎn)生+6 V和-6 V的電壓,并且在T1Out和T2Out端產(chǎn)生12 V的電壓驅(qū)動超聲波傳感器發(fā)射40 kHz的超聲波,每次發(fā)射8個周期脈沖。電路通過9013三極管來控制SP3232電源的開關(guān),發(fā)射之前打開SP3232的電源,等到電路穩(wěn)定后開始發(fā)射超聲波,并在發(fā)射之后關(guān)閉SP3232的電源。這樣不僅可降低發(fā)射電路對接收電路的干擾,而且還可以降低功耗[9]

qrs3-t2.gif

    超聲波接收電路的主要作用是接收超聲波信號,它由信號整形部分和信號采集部分組成。由于反射波信號會由于距離的增大而減小,因此本系統(tǒng)利用NE5532對發(fā)射信號進(jìn)行放大、濾波處理。超聲波接收電路如圖3所示。

qrs3-t3.gif

    超聲波探測器在測量物體距離上具有很好的優(yōu)勢,但是在探測物體的實際方位時存在很大的缺陷,而現(xiàn)實中障礙物可能存在于汽車的任何方位。為了實現(xiàn)汽車周圍障礙物距離和方位的同時測量,本系統(tǒng)使用6個超聲波傳感器,每3個放置在同一水平高度不同指向(車頭和車尾),編號依次是1、2、3、4、5、6。根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)所采集的障礙物的位置信息將傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分為10個區(qū)域,編號依次是 A、B、C、D、E、F、G、H、I、J,前5個分別表示汽車車頭的左方、左前方、前方、右前方、右方區(qū)域,后5個分別表示汽車車尾的左方、左后方、后方、右后方、右方區(qū)域。當(dāng)探測器網(wǎng)絡(luò)探測到障礙物后,將利用模糊邏輯算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,通過隸屬度函數(shù)判斷出障礙物的距離和方位信息。

3 軟件設(shè)計

    由于1、2、3和4、5、6傳感器呈對稱設(shè)計,因此本文只研究車頭部位的1、2、3傳感器網(wǎng)絡(luò),如圖4所示。

qrs3-t4.gif

    由于障礙物可能出現(xiàn)在不同的探測區(qū)域,同一個超聲波傳感器會采集到不同的數(shù)據(jù),因此使用多次反射法來探測障礙物的位置信息。多次反射法就是在傳感器探測網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時,第一次傳感器1發(fā)出超聲波信號,同時使1、2、3號傳感器處于接收回波模式狀態(tài),當(dāng)檢測到回波時,會把各個探測器測到的障礙物的距離信息進(jìn)行存儲。但是,如果障礙物的距離超過傳感器的探測范圍時,也就是探測器不會探測到障礙物時會自動存為0。第二次使2號傳感器發(fā)出探測信號,1、2、3號同時接收信號并存儲距離信息;第三次使3號傳感器發(fā)出探測信號,1、2、3號同時接收信號并存儲距離信息。

    經(jīng)過上述的探測過程,會得到9個障礙物距離數(shù)據(jù),并存儲到一個3×3的向量空間中。由于障礙物出現(xiàn)在不同區(qū)域時,相同傳感器獲得的數(shù)據(jù)不同,所以可以利用模糊邏輯理論中的隸屬度函數(shù)關(guān)系來探測障礙物的距離和方位信息。本傳感器網(wǎng)絡(luò)采用以障礙物距離為變量的隸屬度函數(shù),距離越小,隸屬關(guān)系越大。因此,可以利用測得的距離數(shù)據(jù)定義一個隸屬度函數(shù)[10]

    qrs3-gs2.gif

式中,i=1,2,3為探測傳感器的編號;rij為第i號傳感器接收第j號傳感器的回波所測得的障礙物的距離,j=1,2,3;uij為第i號探測器探測時,障礙物對傳感器j的隸屬度。由式(2)可以得到一個隸屬度空間:

    qrs3-gs3.gif

    在隸屬度空間中,矩陣的每一列都是障礙物對第j號傳感器的隸屬度,因此對矩陣的每一列進(jìn)行求和運(yùn)算,如式(4)所示:

    qrs3-gs4.gif

    由式(4)可以求得障礙物對第j號傳感器的隸屬度的總和qrs3-gs4-x1.gif根據(jù)qrs3-gs4-x2.gif的大小,通過計算得δ=0.05。根據(jù)δ與qrs3-gs4-x3.gif的關(guān)系可判斷障礙物位于圖4的5個設(shè)定區(qū)域中的哪一個,如表1所示。

qrs3-b1.gif

    其算法為:

     qrs3-b1-x1.gif

    利用此方法,可以判斷出障礙物的實際方位。

    假定將傳感器網(wǎng)絡(luò)中探測警戒閾值設(shè)置為a=150 cm,當(dāng)傳感器網(wǎng)絡(luò)探測到障礙物時,如果距離小于150 cm時,語音模塊將會發(fā)出提示警告。具體的工作流程如圖5所示。

qrs3-t5.gif

4 實驗結(jié)果分析

    本文介紹了傳感器網(wǎng)絡(luò)對于障礙物位置信息的測試方法,通過此方法不僅可以測得障礙物的距離信息,還可以測得障礙物的方位信息,使障礙物的位置信息更加明確。例如,試驗中將障礙物放置在距離傳感器網(wǎng)絡(luò)150 cm處的A、B、C、D、E區(qū)域中進(jìn)行測試,得到測試結(jié)果如表2所示。

qrs3-b2.gif

qrs3-b2-x1.gif

    當(dāng)今世界上做得較好的汽車避障系統(tǒng)要數(shù)奔馳S級轎車應(yīng)用的Distronic Plus技術(shù)[11]。該系統(tǒng)可以測得汽車前方物體的相對距離,如果汽車處于危險范圍內(nèi),系統(tǒng)將會通過警示燈和蜂鳴器發(fā)出警報信號,提醒駕駛員減速、避障等操作,但是駕駛員并不能掌握汽車盲區(qū)的障礙物信息。此外,在汽車倒車?yán)走_(dá)系統(tǒng)方面,平原大學(xué)朱利娜[12]、重慶科技學(xué)院高月華[13]、西安航空學(xué)院王莘[14]雖然對超聲波測距進(jìn)行創(chuàng)新和優(yōu)化,但是一方面采用單個超聲波傳感器只能測得障礙物的距離,并不能測得障礙物的方位信息;另一方面,測得障礙物位置信息誤差大,因此對駕駛員判斷障礙物的具體位置還是存在一定的缺陷,而且對汽車前部和尾部的盲區(qū)檢測不到。本系統(tǒng)采用三相超聲波傳感器網(wǎng)絡(luò)不僅可以測得障礙物的距離信息,還可以測得障礙物的方位信息,對駕駛員判斷障礙物的具體位置有非常好的輔助作用。

5 結(jié)語

    本文設(shè)計的傳感器網(wǎng)絡(luò)利用了模糊邏輯理論和數(shù)據(jù)融合算法思想,不僅可以實現(xiàn)傳統(tǒng)超聲波傳感器測量障礙物距離的功能,而且還可以實現(xiàn)測量障礙物方位的功能,能夠準(zhǔn)確地判定障礙物的具體信息。在測量障礙物時采用了多次反射法,提高了測量的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,對保障行車安全具有重要意義。

    本文的車輛防碰撞系統(tǒng)未來還可以配合機(jī)器視覺判斷障礙物形狀及位置,有益于實現(xiàn)行車/停車安全、尋車管理等功能,在無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用空間。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙政春,陸綺榮,蔣冬初.汽車障礙物檢測系統(tǒng)的設(shè)計[J].計算機(jī)測量與控制,2007,15(4):432-434.

[2] 丁興俊,周德云,胡昌華,等.一種基于模糊邏輯的主/被動雷達(dá)數(shù)據(jù)融合算法[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2006,24(2):190-194.

[3] 項新建.基于模糊數(shù)學(xué)與統(tǒng)計理論集成的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2004,17(2):197-199.

[4] 吳漢熙,肖本賢,趙明陽.基于模糊控制的超聲波避障方法的研究[J].控制工程,2006(s2):168-170.

[5] 韓紅,韓崇昭,朱洪艷,等.基于模糊推理的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2003,39(16):9-10.

[6] 馬修水.傳感器與檢測技術(shù)(第2版)[M].杭州:浙江大學(xué)出版社,2012.

[7] 高青.多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2008.

[8] 韓韌,金永威,王強(qiáng).基于STM32和超聲波測距的倒車?yán)走_(dá)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng),2016,35(4):63-66.

[9] 苑潔.基于STM32單片機(jī)的高精度超聲波測距系統(tǒng)的設(shè)計[D].北京:華北電力大學(xué),2012.

[10] 李昕,佟紹成,張軍.基于模糊邏輯的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究[J].微計算機(jī)信息,2009,25(13):129-131.

[11] 王洪峰.城市道路汽車防碰撞系統(tǒng)障礙物識別算法及應(yīng)用研究[D].長春:吉林大學(xué),2016.

[12] 朱利娜.基于單片機(jī)的超聲測距倒車?yán)走_(dá)的研究[J].微計算機(jī)信息,2007,23(23):110-111.

[13] 高月華.基于超聲波汽車倒車?yán)走_(dá)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計[J].壓電與聲光,2011,33(3):429-431.

[14] 王莘.基于超聲波測距汽車倒車防撞雷達(dá)研究[J].西安航空學(xué)院學(xué)報,2013,31(3):50-53.



作者信息:

張達(dá)峰,劉宇紅,張榮芬

(貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,貴州 貴陽550025)

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。